基于地理探测器的乌鲁木齐市居民宜居满意度影响机理

张文琦，王 垚，曹月娥

（1.新疆大学资源与环境科学学院，乌鲁木齐 830046；2.乌鲁木齐市自然资源勘测规划院，乌鲁木齐 830002；3.上海师范大学环境与地理科学学院，上海 200234）

随着城市化进程的推进，交通拥挤、环境污染、房价高企、绿化率过低等一系列城市问题相继出现，直接影响着居民的居住环境和生活质量［1］。与此同时，伴随着人们日益增长的对美好生活的需求，随之越来越注重居住环境和生活品质的改善。据此，建设宜居城市成为社会发展的重要议题，也是实现绿色城市、文明城市目标的重要内容。

宜居城市指适合人类生活与居住的城市，大多学者对其定义的描述主要从自然要素、人文要素和空间要素等方面概括［2］。宜居思想渊源久远，在中国宜居思想源于周代，与风水学、道家思想、园林艺术息息相关。在国外，宜居思想可追溯到古希腊时代，而现代宜居城市探索从19 世纪末开始，经历萌芽期、雏形期，进入形成期发展的新阶段。萌芽期始于19 世纪末工业革命时期，城市化加速，城市矛盾与问题加剧，呼吁和探索人居环境改善。第二次世界大战之后，宜居城市概念正式提出，标志着宜居城市探索进入雏形期。此时，面对资源环境的严峻挑战、发展极限思维的困惑和城市重建的要求，针对问题探索求解，提出了宜居观点，并尝试实践。20 世纪80 年代后期，宜居研究进入形成期，城市安全问题的突显，使人类生存的核心问题城市宜居性成为关注的焦点［3，4］。

近年来学术界对城市宜居性的研究主要从以下几方面进行：一是提出了宜居城市的标准，如Lennard 等［5］提出了 9 个宜居城市的标准，即市民能够感受到彼此的存在、面对面地交流、能以普通市民的身份参与庆典活动、市民感受到城市安全感、公共空间能够相互学习、城市应当具备经济社会文化等多方面功能、市民彼此尊重、城市环境具有美感、市民能够参与到城市发展的过程中；二是构建居住客观环境指标体系，以及单指标评价和综合评价的探讨与分析，如Intan［6］在总结大温哥华地区宜居规划得失的基础上，提出宜居性评价指标应包括绿色空间的公平性、生活基础服务设施、居民的可移动能力和对城市发展决策的参与性等；三是从不同居民的个人属性特征出发，如年龄、性别、受教育程度、婚姻状况等对城市宜居性评价的影响［7，8］。

总的来说，关于城市宜居性的研究，主要从2 个层面出发。一方面运用地学软件对空间数据进行分析计算，定量评价居住环境的优劣情况［9］。另一方面运用问卷分析法对居民的宜居感受进行评判［10］。因为城市的宜居性由居民的感受来体现，所以不能单靠简单的客观数据来判断城市的宜居性，还要考虑居民对城市宜居性的主观评价［11，12］。本研究通过大规模问卷调查，运用因子分析法提取了乌鲁木齐市居民宜居满意度主要感知因素，并借助地理探测器方法，从宜居感知因素和居民个人属性特征2 个视角出发，揭示了乌鲁木齐市居民宜居满意度特征与影响机理，以期为解决城市居住环境问题和建设宜居城市提供依据。

1 研究区域

乌鲁木齐市是新疆维吾尔自治区首府，全区政治、经济、文化、科教、金融和交通中心，是沟通新疆南北和连接中国内地与中西亚及欧洲的交通和通信枢纽，第二座亚欧大陆桥中国西部桥头堡和中国向西开放的重要门户（图1）。现辖天山区、沙依巴克区、新市区、头屯河区、水磨沟区、米东区、达坂城区及乌鲁木齐县。乌鲁木齐市三面环山，地势东南高、西北低，自然坡度12‰～15‰，海拔680～920 m。地理坐标为东经86°37′33″—88°58′24″，北纬 42°45′32″—44°08′00″。南北最长处约231 km，东西最宽处约176 km。全市行政区域土地面积13 788 km2，其中建成区面积391 km2，常住人口355.2 多万人。

图1 研究区域

2 数据来源与研究方法

2.1 数据获取

2019 年7 月进行了新一轮乌鲁木齐市居民宜居满意度调查，调查区域以乌鲁木齐市7 个城区为主，同时兼顾了城市近郊地区乌鲁木齐县。调查方式采取问卷星平台网络问卷调查与书面问卷调查2 种方式，网络问卷主要针对年龄段在50 岁以内的年轻群体，利用问卷星平台，以微信、QQ 链接的方式发送至乌鲁木齐市居民社交软件中，利用手机填写问卷。书面问卷调查主要针对老年群体，采用随机拦访作答方式。调查问卷设计由2 部分组成：第一部分是市民个人属性特征，包括受访者年龄、婚姻状况、受教育程度、户籍、职业、收入等内容；第二部分由居民对城市宜居满意度的31 项指标评价构成，包括乌鲁木齐市经济发展水平、居住环境状况、交通出行状况、社会治安状况等指标。31 项分项指标评价采用5 点李克特量表进行打分，“5”代表非常满意，“4”表示满意，“3”表示一般，“2”表示不满意，“1”代表非常不满意。居民对城市宜居满意度总得分区间为0～10 分，正式发放问卷前对问卷内容进行了信度和效度测试，针对问卷中出现的部分问题进行了修正和调整。线上线下累计发放问卷350 份，回收310 份有效问卷，有效率达88.57%。

2.2 研究方法与理论框架

2.2.1 因子分析法 因子分析法是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组相关性较低［13］。具体指找出某个问题中可直接测量的具有一定相关性的诸指标如何受少数几个在专业中有意义且相对独立因子支配的规律，从而可用各指标的测度来间接确定各因子状态［14］。在大量变量中，运用降维客观提取几个核心变量，用这些因子F替代原有变量X［15］。

2.2.2 地理探测器 地理探测器（Geodetector）分析法是由中国科学院地理学者王劲峰的研究团队基于Excel 编制的地理探测器软件，其核心思想是如果自变量对应变量产生影响，则应变量和自变量在空间分布上会呈现相似性假设［16］。地理探测器可以用来度量空间分层差异性和背后的影响因子，判断各因子之间的关系，以及起重要作用的因子［17］。地理探测器包括风险探测、因子探测、生态探测和交互探测4 部分内容，本研究只运用了地理探测器中的风险探测、因子探测及交互探测。其中风险探测主要探索风险区域的位置，因子探测用于识别哪些因素造成了风险，交互探测用于探索因子是独立起作用还是具有交互作用，其优点在于没有冗余的假设条件，适用氛围相对广阔，具有明确的物理含义。调查问卷中各类别变量适合采用地理探测器的方法来更好地解释居民宜居满意度影响因子机理［18，19］。

1）因子探测：主要测度不同居民个人属性特征和宜居感知因素对居民宜居满意度的解释程度。计算公式：

式中，L为变量Y或因子X的分层，即分类或分区；Nh和N分别为层h和全区的单元数分别是层h和全区的Y值的方差。SSW和SST分别为层内方差之和和全区总方差。q的值域为［0，1］，数值越大，说明Y的空间分异性越明显；若q=0，说明影响因子X与宜居满意度Y完全无关，若q=1，说明影响因子X可以完全解释居民宜居满意度Y。如果分层是由自变量X生成的，则q值越大，表示自变量X对属性Y的解释力越强，反之则越弱［20］。

2）交互探测：用于定量表征2 个影响因子影响宜居满意度的相互关系。原理如下：设交互后驱动力为q（Xa∩Xb），若q（Xa∩Xb）＜min（q（Xa），q（Xb）），说明Xa和Xb交互后非线性减弱；若 min（q（Xa），q（Xb））＜q（Xa∩Xb）＜max（q（Xa），q（Xb）），则Xa和Xb交互后单因子非线性减弱；若q（Xa∩Xb）＞max（q（Xa），q（Xb）），则Xa和Xb交互后为双因子增强；若q（Xa∩Xb）=q（Xa）+q（Xb），则两因子相互独立；若q（Xa∩Xb）＞q（Xa）+q（Xb），则Xa和Xb交互后非线性增强［21］。

3）风险探测：用于判断2 个子区域间的属性均值是否有显著的区别，用t统计量来检验：

式中，tij为t检验值，Ri和Rj分别为属性i和j的宜居满意度均值分别是属性i和j的宜居满意度方差，ni和nj为2 个属性的样本量。

2.2.3 理论框架 梳理文献可得，居民宜居满意度主要受到城市宜居性评价指标和居民个人属性特征共同作用。本研究宜居性评价指标主要由城市经济发展水平、居住环境、交通出行、社会治安、教育与医疗、城市人文环境、综合生活设施、邻里关系8 个维度评价指标组成，包括31 项宜居满意度分项指标。城市宜居性指标是衡量居民宜居满意度的重要标准，不同维度的宜居评价指标成为宜居满意度的直接驱动力。居民个人属性特征包括性别、年龄、婚姻状况、受教育程度、户籍、住房产权、职业类型、平均月收入等信息。居民因个人属性因子特征不同，从而导致对宜居感知因素的认知与评价差异，进而影响整体宜居满意度。本研究的理论框架如图2 所示。

图2 宜居满意度理论框架

3 结果与分析

3.1 宜居感知因素提取

按照乌鲁木齐市居民对31 项满意度评价指标高低分别赋值 1～5 分，并利用 SPSS 软件进行 KMO 和Bartlett 球形检验，观察原始变量是否适合进行因子分析，计算得出KMO 值为0.846，大于0.7 的一般标准；Bartlett 检验卡方值为 2 956.63，显著性P＜0.05，说明数据适合做因子分析。采用主成分分析法，以特征值大于1 为标准进行因子旋转，最终提取了7 个主成分因子，累计方差贡献率达74.128%（表1），可以较好地解释原始变量的大部分信息。

表1 宜居感知因素主成分提取

7 个主成分因子详细构成特征如下：第一主因子贡献率为22.427%，在乌鲁木齐市的物价、房价、水电暖燃气供应状况、手机信号及网络状况这4 项指标上具有较高载荷，将其命名为“生活设施因子”；第二主因子贡献率为15.013%，主要与停车便利性、公共交通内拥挤程度、交通运行通畅性、城市道路质量、交通安全评价指标相关性较高，将其命名为“城市交通因子”；第三主因子贡献率为10.013%，更多地反映了居民的社区安全管理、子女教育、市民文化素质、文化氛围、与邻居关系等指标信息，将其命名为“人文环境因子”；第四主因子的贡献率为9.684%，主要与城市绿化覆盖率和社区环境卫生状况有关，将其命名为“自然环境因子”；第五主因子贡献率为6.707%，与医院环境设施的评价、就医等待时间、医疗条件与技术指标有关，将其命名为“医疗条件因子”；第六主因子贡献率为5.856%，主要与城市水质污染和雨水排水指标有关，将其命名为“水污染因子”；第七主因子贡献率为4.428%，主要与扬尘等空气污染和雾霾污染有关，将其命名为“大气污染因子”。

3.2 宜居满意度影响机理分析

对宜居感知因素和居民个人属性特征进行离散化处理后，借助地理探测器分别对宜居感知因素和个人属性特征进行风险探测、因子探测和交互探测分析，以期全面揭示乌鲁木齐市居民宜居满意度特征与影响机理。

3.2.1 宜居感知因素对宜居满意度的影响 利用地理探测器中的因子探测和交互探测对上述7 个主成分因子进行因子探测和交互探测。因子探测主要测度各类宜居感知因素对宜居满意度的解释程度（图3），为各宜居感知因素的因子解释力，按照宜居满意度控制性强弱排序依次为城市交通因子＞生活设施因子＞自然环境因子＞水污染因子＞人文环境因子＞医疗条件因子＞大气污染因子。其中城市交通因子的解释力最大，为0.061，说明乌鲁木齐市居民宜居满意度受城市交通因子的控制作用最为强烈，即城市交通因子和宜居满意度评价之间具有最强的一致性，主要原因是居民停车的便利性、公共交通的拥挤度、道路通畅性、安全性等因素对居民身心健康及日常生活产生一定的影响，因此居民对交通因子感知评价结果最可能制约宜居满意度整体评价。位居第二的控制因子为生活设施因子，因子解释力为0.047，说明生活设施条件同样是影响居民宜居满意度的重要因素，主要由于乌鲁木齐市的物价、房价、水电暖气供应情况以及手机网络通讯信号是城市宜居性的基本条件，也是评判城市宜居性的依据，所以生活设施因子与宜居满意度表现出较强的一致性。自然环境因子解释力仅次于生活设施因子位居第三，因子解释力为0.046，主要由于城市绿化覆盖率和社区环境卫生状况等因素影响，城市绿地和社区环境是居民宜居性的自然本底条件，故自然环境因子与宜居满意度表现出较强的一致性。水污染因子与人文环境因子的解释力较为接近，因子解释力分别为0.044 和0.038。城市水质污染以及雨水排水情况是影响居民宜居满意度相对重要的因素；而医疗条件因子和大气污染因子的解释力偏弱，不足0.04。

图3 宜居感知因素的因子解释力

交互探测主要分析各因子对居民宜居满意度是否存在交互作用（表2）。结果表明，生活设施因子、城市交通因子、人文环境因子、自然环境因子、医疗条件因子、水污染因子、大气污染因子交互作用后因子解释力呈非线性增强，即任意2 个因子交互作用都大于单个因子的独自作用，2 个因子交互作用后影响因素的解释力会明显高于单个因子的作用。其中，城市交通因子和人文环境因子交互作用后解释力最大，解释值为0.421，说明城市交通因子与人文环境因子交互作用后对居民宜居满意度影响力显著提升。其中城市交通因子与宜居满意度密切相关，是影响居民宜居满意度的内在驱动力，人文环境因子是影响宜居满意度的间接驱动力。从交互探测结果来看，7 个因子相互作用后，解释力均在0.1 以上，说明影响居民宜居满意度的因素在各因子共同作用下相互影响。

表2 宜居感知因素交互性探测解释力

3.2.2 个人属性特征对宜居满意度的影响 利用风险探测探讨居民个人属性特征对宜居满意度的影响（表3），结果发现，不同个人属性特征居民的宜居满意度差异明显。在0.05 置信水平下，宜居满意度存在显著差异的影响因素主要有性别（T1）、年龄（T2）、婚姻状况（T3）、受教育程度（T4）、户籍（T5）、住房产权（T6）、职业类型（T7）、平均月收入（T8）。其中，受访者中男性宜居满意度低于女性；年龄在30 岁以内的居民宜居满意度相对较高，31～60 岁内年龄越大的居民宜居满意度越低，60 岁以上的居民宜居满意度最高；已婚人群宜居满意度大于未婚人群，而离异及其他人群宜居满意度相对较低；受教育程度在小学至大专内的居民，文化程度越高宜居满意度越高，本科学历的居民宜居满意度普遍较低，硕士及以上学历的居民宜居满意度高于本科学历；有本市户籍的受访居民宜居满意度远高于没有本市户籍的居民；个人拥有住房的居民宜居满意度高于租房和住单位宿舍的居民；职业类型为退休人员和体制内工作人员的宜居满意度最高，学生次之，其余职业类型的居民宜居满意度相对较低；平均月收入在10 000 元以上的居民宜居满意度最低，平均月收入在6 000～8 000元的居民宜居满意度最高，其余收入的宜居满意度相对较低。

表3 不同个人属性特征的宜居满意度得分比较

因子探测分析得到不同个人属性特征的因子解释力大小（图4），按照因子解释力大小排序为职业类型＞婚姻状况＞受教育程度＞户籍＞住房产权＞平均月收入＞年龄＞性别。可以看出，职业类型对居民宜居满意度控制作用最强，因子解释力为0.016 7。其原因是职业类型决定收入状况，收入状况决定城市社会分层和居住环境的区位要素，居住环境越优越宜居满意度会更高；此外，职业类型决定了居民业余休闲时间的比例，业余休闲时间相对较宽裕的职业对于宜居满意度更高，因此职业类型与宜居满意度表现出最强的一致性。婚姻状况和受教育程度对宜居满意度具有次要的控制作用，因子解释力分别为0.011 1 和0.009 3。主要由于婚姻状况代表了居民生活稳定程度，从而间接决定了居民宜居满意度；受教育程度不同的居民对宜居条件要求各不相同，从而也是影响宜居满意度相对重要的因子。住房产权、户籍、平均月收入三者对宜居满意度也有一定的控制作用，住房产权部分解释了居民在城市的经济能力，户籍特征差别隐含着居民社会福利等相关利益，平均月收入决定了居民经济能力以及居住环境，因此三者都是影响居民宜居满意度的重要因子。年龄和性别的因子解释力均低于0.003，说明年龄和性别对居民宜居满意度影响非常微弱。

图4 个人属性特征的因子解释力

交互探测结果（表4）表明，居民个人属性特征对宜居满意度存在交互作用，任意2 个因子交互作用后因子解释力均表现为非线性增强。其中居民受教育程度（T4）和居民职业类型（T7）二者交互作用后因子解释力最强，达到0.175。表明在任意2 个居民个人属性因子的控制下，宜居满意度内部差异会缩小，交互作用后因子解释力明显增强，证明了每位受访者都是个人属性因素的综合体。

表4 个人属性特征交互性探测解释力

4 小结与建议

4.1 小结

探讨乌鲁木齐市居民宜居满意度形成机理对改善居民生活质量、提高社会和谐度以及加强城市宜居建设等具有重要的实践意义。本研究利用因子分析法从31 项满意度评价指标中提取了7 项影响居民宜居满意度的主要感知因素，并借助地理探测器较好地解释了宜居满意度影响机理，为开展宜居满意度相关研究提供了新视角和方法，同时也为乌鲁木齐市城市建设提供了有益启示，得出如下主要结论。

1）通过问卷调查数据可知，居民宜居满意度主要由7 个宜居感知因子构成，按因子解释力强弱排序依次为城市交通因子＞生活设施因子＞自然环境因子＞水污染因子＞人文环境因子＞医疗条件因子＞大气污染因子。表明影响乌鲁木齐市居民宜居满意度的关键因素主要为城市交通因子、生活设施因子和自然环境因子，其他因子为影响宜居满意度的间接驱动力。

2）宜居满意度与宜居感知因素评价具有相对一致性，且宜居感知因素两两交互后因子解释力会明显增强。表明宜居满意度评价存在典型的“木桶效应”现象，即任意宜居感知因素评价较低，但任意2个因子交互作用后都大于单个因子单独作用，因此宜居满意度高低受到各项宜居感知因素的共同影响和制约作用。

3）与宜居感知因素相比，个人属性特征对宜居满意度的因子解释力普遍偏弱，其中职业类型、婚姻状况、受教育程度等因素对宜居满意度的因子解释力相对较强。从风险探测来看，女性、已婚、60 岁以上、有本市户籍、受教育程度较高、自有房产、平均月收入在6 000～8 000 元等社会群体的宜居满意度相对较高。此外，个人属性特征两两交互后因子解释力增强，说明居民是多种属性特征的社会综合体，个人属性特征因素交互作用后对宜居满意度具有更好的解释作用。

4.2 建议

根据研究结论，针对未来乌鲁木齐市的城市建设，得到如下政策建议。

1）注重宜居城市的交通建设。近年来由于乌鲁木齐市轨道交通建设，导致部分路段出现交通拥堵、停车不便等问题。伴随着市区人口基数增大，交通问题愈发严重，故城市交通建设成为宜居感知因素的短板因素，且对宜居满意度整体评价产生制约，因此乌鲁木齐市宜居城市的建设应重视城市交通整体协调发展。

2）重点改善生活设施因子和人文环境因子。受访者中约有1/3 的居民认为乌鲁木齐市的物价、房价较高，因此管理者和执行者在做好经济宏观调控的同时，也要考虑居民宜居性要素；人文环境因子亦是影响乌鲁木齐市宜居满意度的重要因子，分析结果表明，教育质量、市民素质、文化氛围、人与人之间的和谐度等因素对宜居满意度有明显影响作用，亟需重点关注与改善。

3）城市管理者应当考虑宜居城市建设的社会平衡问题，关注社会不同群体的居住环境需求。政府和规划部门不仅要重视城市宜居要素供给的公平与合理性，同时也要关注社会弱势群体对居住环境的特殊要求，尽量避免乌鲁木齐市在城市建设中出现分化现象。